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    基于系統(tǒng)動力學(xué)的新服務(wù)開發(fā)知識轉(zhuǎn)移研究——以知識密集型服務(wù)企業(yè)為例

    2013-11-14 05:59:00卜心怡鄭怡昕
    關(guān)鍵詞:吸收能力遺失存量

    卜心怡,鄭怡昕

    (杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院,浙江杭州 310018)

    知識經(jīng)濟和服務(wù)經(jīng)濟時代的到來,使得知識資源與服務(wù)創(chuàng)新對企業(yè)管理的作用受到越來越多的重視。由于服務(wù)業(yè)環(huán)境的動態(tài)性,企業(yè)面臨著越來越大的服務(wù)創(chuàng)新壓力。尤其是在以客戶為中心的時代,很多服務(wù)企業(yè)意識到需要提供能夠及時滿足客戶需求的新服務(wù)。因此,新服務(wù)開發(fā)成為企業(yè)開展服務(wù)創(chuàng)新活動的一門有力工具??梢?,為了更好地發(fā)現(xiàn)和滿足客戶的潛在需求,應(yīng)當(dāng)重視客戶知識并有效地把客戶知識轉(zhuǎn)移到企業(yè)的新服務(wù)開發(fā)中。特別是針對知識密集型服務(wù)企業(yè),相對與其他的外部主體,客戶在企業(yè)的知識來源中承擔(dān)了關(guān)鍵性的作用。

    縱觀現(xiàn)有文獻,對新服務(wù)開發(fā)中知識轉(zhuǎn)移的研究大多集中在實證研究與定性分析上[1],因此,本文引入系統(tǒng)動力學(xué)方法對其進行定量研究。目前,國內(nèi)外學(xué)者對系統(tǒng)動力學(xué)方法在知識管理領(lǐng)域中的應(yīng)用進行了一定的探索[2-4],然而,這些研究主要涉及了企業(yè)間與企業(yè)內(nèi)以及高校間的知識管理,缺乏企業(yè)與客戶在新服務(wù)開發(fā)領(lǐng)域的知識管理分析。本文以知識密集型服務(wù)企業(yè)為對象,著眼于新服務(wù)開發(fā)的前端過程,對企業(yè)(服務(wù)提供商)與客戶(客戶企業(yè))的知識轉(zhuǎn)移機制進行研究,進而探討其中的關(guān)鍵影響因素。

    一、新服務(wù)開發(fā)中企業(yè)與客戶知識轉(zhuǎn)移的因果關(guān)系分析

    (一)新服務(wù)開發(fā)中知識轉(zhuǎn)移的影響因素

    在知識轉(zhuǎn)移構(gòu)成要素基礎(chǔ)上,學(xué)者們將知識轉(zhuǎn)移的影響因素分為知識來源方因素[5]、知識接收方因素[6]、知識特性因素[7]、轉(zhuǎn)移情景因素。新服務(wù)開發(fā)中企業(yè)與客戶的知識轉(zhuǎn)移實質(zhì)是組織間的知識轉(zhuǎn)移。Eric Stevens與Sergios根據(jù)4I組織學(xué)習(xí)模型,從知識轉(zhuǎn)移和共享角度說明組織學(xué)習(xí)能力對新服務(wù)開發(fā)的成功有正向影響[8]。獲取知識的需求和知識差距是組織間知識轉(zhuǎn)移產(chǎn)生的內(nèi)在動力,而知識特性對知識轉(zhuǎn)移的影響則貫穿整個過程。隨著組織所處環(huán)境和時間的演進,部分知識將被遺忘。因此,來源方知識存量的增長主要由知識創(chuàng)新及知識遺忘決定,接收方知識存量的增長主要由知識創(chuàng)新、知識遺忘以及轉(zhuǎn)移知識三方面決定。

    (二)新服務(wù)開發(fā)中知識轉(zhuǎn)移的因果關(guān)系分析

    在新服務(wù)開發(fā)前端過程中,客戶知識勢能高于企業(yè)知識勢能,兩者存在知識勢差,知識轉(zhuǎn)移主要是由客戶向企業(yè)的流動。本文分別將客戶與企業(yè)規(guī)定為知識來源方和知識接收方。轉(zhuǎn)移閾值是來源方?jīng)Q定是否繼續(xù)進行轉(zhuǎn)移的一個參數(shù)界值。知識缺口即來源方知識存量與接收方知識存量的差距,缺口越大,知識轉(zhuǎn)移雙方的轉(zhuǎn)移意愿就越大。雙方的轉(zhuǎn)移情境分別由新服務(wù)市場需求率、激勵機制、信任程度、知識復(fù)雜度、地理距離和文化距離六個因素共同決定。平均知識量反映了知識轉(zhuǎn)移演進過程中,轉(zhuǎn)移雙方知識存量的均值,在仿真時間段內(nèi),如果平均知識量提高,知識缺口縮小,表明知識轉(zhuǎn)移效率較高。因果關(guān)系如圖1所示。

    圖1 新服務(wù)開發(fā)中知識轉(zhuǎn)移的因果關(guān)系圖

    二、新服務(wù)開發(fā)中知識轉(zhuǎn)移的系統(tǒng)動力學(xué)模型構(gòu)建

    (一)系統(tǒng)流圖

    模型的基本假設(shè):(1)知識轉(zhuǎn)移雙方存在著合作關(guān)系。由于服務(wù)提供商需要深入挖掘客戶企業(yè)對新服務(wù)的具體需求,因此作為接收知識的一方,其知識存量低于知識來源方,兩者存在知識勢差。知識由知識勢能高的一方轉(zhuǎn)移給知識勢能低的一方。(2)由于來源方知識勢能高于接收方,因此其知識創(chuàng)新率高于知識接收方;由于接收方的主要目的是不斷地吸收知識以達到知識積累的目的,因此其知識遺失率低于來源方。新服務(wù)開發(fā)中的知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)流圖如圖2所示。

    圖2 新服務(wù)開發(fā)中知識轉(zhuǎn)移的系統(tǒng)流圖

    該系統(tǒng)模型中包括2個狀態(tài)變量(L)(來源方知識存量、接收方知識存量);5個速率變量(R)(來源方知識創(chuàng)新量、來源方知識遺失量、接收方知識創(chuàng)新量、接收方知識遺失量、轉(zhuǎn)移知識量);7個輔助變量(A)(來源方知識創(chuàng)新率、接收方知識創(chuàng)新率、平均知識量、轉(zhuǎn)移閾值、知識缺口、接收方知識吸收能力、轉(zhuǎn)移情境);11個常量(C)(來源方創(chuàng)新意愿、來源方知識遺失率、來源方知識傳授能力、接收方創(chuàng)新意愿、接收方知識遺失率、新服務(wù)市場需求率、激勵機制、信任程度、知識復(fù)雜度、地理距離、文化距離)。

    (二)主要方程設(shè)計

    1.狀態(tài)變量方程設(shè)計

    來源方知識存量(L)=INTEG(來源方知識創(chuàng)新量-來源方知識遺失量,40)。

    接收方知識存量(L)=INTEG(接收方知識創(chuàng)新量+轉(zhuǎn)移知識量-接收方知識遺失量,5)。

    2.速率變量方程設(shè)計

    來源方知識創(chuàng)新量(R)=來源方知識存量*來源方知識創(chuàng)新率*來源方創(chuàng)新意愿。

    來源方知識遺失量(R)=STEP(來源方知識遺失率*來源方知識創(chuàng)新量+0.4,5)。

    接收方知識創(chuàng)新量(R)=接收方知識存量*接收方知識創(chuàng)新率*接收方創(chuàng)新意愿。

    接收方知識遺失量(R)=STEP(接收方知識遺失率*接收方知識創(chuàng)新量+0.2*轉(zhuǎn)移知識量+0.2,5)。

    轉(zhuǎn)移知識量(R)=DELAY1I(IF THEN ELSE(轉(zhuǎn)移閾值<0.95,知識缺口*來源方知識傳授能力*接收方知識吸收能力*轉(zhuǎn)移情境,0),2,0)。

    3.輔助變量方程設(shè)計

    轉(zhuǎn)移閾值(A)=IF THEN ELSE(接收方知識存量/來源方知識存量<0.95,接收方知識存量/來源方知識存量,0.95)。

    轉(zhuǎn)移情境(A)=IF THEN ELSE(信任程度*新服務(wù)市場需求率*激勵機制>地理距離*文化距離*知識復(fù)雜度,信任程度*新服務(wù)市場需求率*激勵機制-地理距離*文化距離*知識復(fù)雜度,0)。

    三、新服務(wù)開發(fā)中知識轉(zhuǎn)移模型仿真與調(diào)控

    (一)初值選取和參數(shù)設(shè)置

    考慮到新服務(wù)開發(fā)前端過程的周期大約為半年至一年,本模型將仿真時間設(shè)置為40周;由于知識難以定量測量,且本研究的主要目的不是對知識進行定量測定,因此對于來源方與接收方知識存量的初值選取,只需要提供大致的概數(shù)即可滿足仿真要求。根據(jù)研究假設(shè),在新服務(wù)開發(fā)前端過程中,來源方處于知識的高勢位,其知識存量大于接收方,因此,知識來源方的知識存量初始值設(shè)定為40,知識接收方知識存量初始值設(shè)為5;另外,考慮到接收方進行知識轉(zhuǎn)移的主要目的是不斷地吸收知識以達到知識積累的目的,由此認(rèn)為其知識遺失率與創(chuàng)新意愿低于來源方。來源方知識遺失量的初值為0.4,接收方知識遺失量的初值為0.2;來源方創(chuàng)新意愿為0.25,接收方創(chuàng)新意愿為0.15;來源方知識遺失率為0.3,接收方知識遺失率為0.1;轉(zhuǎn)移閾值界值、轉(zhuǎn)移情境中的六個影響因素(新服務(wù)市場需求率、激勵機制、信任程度、知識復(fù)雜度、地理距離、文化距離)分別在[0,1]取值。

    (二)模型運行趨勢分析

    根據(jù)設(shè)定的初值參數(shù),對該模型進行仿真,結(jié)果如圖3所示。

    圖3 模型仿真結(jié)果

    從圖3的仿真運行結(jié)果可以看出:

    1.平均知識量呈成加速增長狀態(tài)。這是由于伴隨著知識轉(zhuǎn)移過程的進行,轉(zhuǎn)移知識量不斷增加,同時接收方知識存量也隨之增加,導(dǎo)致轉(zhuǎn)移閾值的提高,進一步推動了接收方知識存量的加速增長。

    2.知識缺口(差距)在整個仿真時間內(nèi)呈現(xiàn)兩頭增加中間減少的趨勢。這是由于在轉(zhuǎn)移的初始階段,接收方創(chuàng)新能力較弱,而來源方創(chuàng)新意愿及創(chuàng)新能力較強,導(dǎo)致兩者在知識轉(zhuǎn)移初期知識缺口的加大。隨著知識轉(zhuǎn)移的進行,接收方吸收利用來源方傳授的知識并轉(zhuǎn)化為自身的知識,致使接收方與來源方的知識差距逐漸縮小。然而,當(dāng)兩者的知識差距縮小到一定程度時,來源方出于保護自身核心知識的考慮,停止向?qū)Ψ絺魇谥R,知識接收方在缺少轉(zhuǎn)移知識量的情況下再次拉大與來源方的知識差距。

    (三)靈敏度分析

    本文選取幾個主要的常數(shù)參數(shù)對模型進行靈敏度分析。在轉(zhuǎn)移知識量的影響因素中,轉(zhuǎn)移情境、知識傳授能力及轉(zhuǎn)移閾值是現(xiàn)實中較易控制的因素。

    1.轉(zhuǎn)移情境靈敏度分析

    保持原方案中地理距離、文化距離和知識復(fù)雜度不變,提高信任程度、新服務(wù)市場需求率和激勵機制,得到方案1;保持原方案中信任程度、新服務(wù)市場需求率和激勵機制不變,降低地理距離、文化距離和知識復(fù)雜度,得到方案2。仿真結(jié)果如圖4所示。

    圖4 模型對轉(zhuǎn)移情境的靈敏度分析

    從圖4可以看出,方案1與方案2相較原方案而言,均縮減了知識缺口,同時伴隨著方案的改進,接收方知識存量也都有了一定程度的提高??梢?,模型對轉(zhuǎn)移情境的靈敏度較高。

    2.知識吸收能力靈敏度分析

    原方案中接收方知識吸收能力設(shè)為初值0.6,終值0.9的表函數(shù),在方案1中將其初值與終值分別降低為0.5與0.8;在方案2中則分別降低為0.4與0.7。知識缺口和接收方知識存量仿真結(jié)果如圖5.6所示。

    圖5 模型對知識吸收能力的靈敏度分析

    從圖5可以看出,當(dāng)接收方的知識吸收能力降低時,隨著轉(zhuǎn)移知識量的減少,知識來源方與接收方的知識缺口在相同的仿真時間內(nèi)明顯增加,同時,轉(zhuǎn)移知識量的減少也使得知識接收方知識存量減少??梢?,該模型對知識吸收能力的靈敏度較高。

    四、結(jié)論

    從仿真結(jié)果來看,模型較好地擬合了現(xiàn)實的新服務(wù)開發(fā)前端過程中,客戶與企業(yè)的知識轉(zhuǎn)移過程,體現(xiàn)了兩者間知識轉(zhuǎn)移的特征及作用機理。首先,由于企業(yè)的知識存儲具有累積效應(yīng),來源方(客戶)知識存量和接收方(企業(yè))知識存量在整個仿真周期內(nèi)都呈現(xiàn)出加速增長的趨勢。而轉(zhuǎn)移閾值的存在使得雙方知識缺口在整個仿真時間內(nèi)呈現(xiàn)兩頭增加中間減少的趨勢。其次,通過靈敏度分析發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移情境及知識吸收能力的變化對模型影響較大。因此,企業(yè)在新服務(wù)開發(fā)中應(yīng)重視知識存儲,通過加強對員工綜合素質(zhì)的培養(yǎng),提高企業(yè)對知識的吸收能力。另外,還應(yīng)提高轉(zhuǎn)移雙方的信任程度,構(gòu)建合理的激勵機制,同時加強知識轉(zhuǎn)移雙方的人員、文化交流,縮小雙方的地理距離與文化距離,為雙方營造一種積極的合作氛圍。

    [1]盧俊義,王永貴.顧客參與服務(wù)創(chuàng)新與創(chuàng)新績效的關(guān)系研究——基于顧客知識轉(zhuǎn)移視角的理論綜述與模型構(gòu)建[J].管理學(xué)報,2011(10):1566 -1574.

    [2]Dangelieo R M,A C Garavelli,A M Petruzzelli.A system dynamics model to analyze technology districts'evolution in a knowledge-based perspective[J].Technovation,2009(6):142 -153.

    [3]楊鋼,薛惠鋒.高校團隊內(nèi)知識轉(zhuǎn)移的系統(tǒng)動力學(xué)建模與仿真[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2009(6):87-92.

    [4]王欣,孫冰.企業(yè)內(nèi)知識轉(zhuǎn)移的系統(tǒng)動力學(xué)建模與仿真[J].情報科學(xué),2012(4):173-177.

    [5]蘇卉.知識來源方特性對知以轉(zhuǎn)移效率影響效應(yīng)的結(jié)構(gòu)分析[J].情報科學(xué),2009,27(3):431-436.

    [6]蘇卉.知識接收方特性對知識轉(zhuǎn)移效率影響的實證研究[J].情報雜志,2009,28(5):138-142.

    [7]蘇卉.知識特性對知識轉(zhuǎn)移效率影響效應(yīng)的結(jié)構(gòu)分析[J].圖書情報工作,2009,53(4):101-105.

    [8]Eric Stevens,Sergios Dimitriadis.New service development through the lens of organisational learning:evidence from longitudinal case studies[J].Journal of Business Research,2004,57(10):1074 -1084.

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